Одним из вопросов, с которыми чаще всего сталкиваются junior-разработчики в эпоху трансформации индустрии программного обеспечения искусственным интеллектом, является следующий:
"Ускоряет ли искусственный интеллект наш процесс обучения, или же делает нас ленивыми?"
Отвечая на этот вопрос, я хочу оттолкнуться от собственного опыта. Ведь при оценке влияния искусственного интеллекта на мир разработки программного обеспечения важно смотреть не только на теоретические рассуждения, но и на реальный опыт использования.
После того как я начал заниматься разработкой, примерно в течение года я сознательно избегал активного использования инструментов искусственного интеллекта. Причина была не в желании держаться подальше от технологий. Напротив, я хотел самостоятельно освоить базовую логику программирования. Я считал, что зависимость от искусственного интеллекта до понимания переменных, функций, логики алгоритмов и подходов к решению задач может в долгосрочной перспективе привести к неполноценному процессу развития.
Оглядываясь назад, сегодня я понимаю, что это решение было правильным для меня. Ведь для того чтобы получать реальную пользу от искусственного интеллекта, прежде всего нужно знать, что именно спрашивать. Более того, нужно обладать технической базой, позволяющей оценить, верен ли полученный ответ. Без базовых знаний ответы, полученные от искусственного интеллекта, часто выглядят как решение, но не всегда способствуют настоящему обучению разработчика.
Какие преимущества получают junior-разработчики?
Однако после перехода к профессиональной деятельности мой взгляд начал меняться. Проекты становились крупнее, сроки сдачи сокращались, а более быстрое производство результатов стало необходимостью. В этот момент я перестал воспринимать искусственный интеллект как конкурента и начал видеть в нем коллегу по работе. Сегодня я активно использую такие инструменты, как Claude Code. Однако я рассматриваю их не как системы, разрабатывающие программное обеспечение вместо меня, а как помощников, повышающих скорость моей работы.
Исследования, анализ ошибок или доработка пользовательского интерфейса, которые раньше могли занимать часы, теперь решаются гораздо быстрее. Например, задачу адаптивного дизайна, на которую раньше у меня уходило около двух часов, благодаря правильно составленному промпту я могу решить за 15-20 минут. Это не только экономит мое время, но и позволяет мне уделять больше внимания другим аспектам разработки проекта.
Одним из главных преимуществ, которые дал мне искусственный интеллект, стало то, что он предлагает разные точки зрения. Иногда, когда мне кажется, что существует только один способ решить проблему, искусственный интеллект предлагает иные подходы к той же задаче. Благодаря этому я не только пишу код быстрее, но и быстрее осваиваю новые технологии, а также берусь за проекты, за которые раньше не решился бы взяться. Особенно для разработчиков в начале карьеры это может стать серьезным преимуществом.
Каковы недостатки и риски?
Однако здесь есть важное различие. Повышение скорости работы с помощью искусственного интеллекта и превращение в зависимого от него человека не являются одним и тем же. На мой взгляд, именно здесь кроется главный риск, с которым могут столкнуться сегодняшние junior-разработчики.
Сегодняшние разработчики, возможно, являются одним из самых удачливых поколений в истории с точки зрения доступа к информации. Исследования, которые несколько лет назад занимали часы, сегодня можно провести за секунды. Доступ к документации, изучение примеров проектов или освоение определенной технологии сегодня значительно проще, чем раньше. Однако эта простота несет с собой и иную опасность.
Если разработчик начинает напрямую использовать код, созданный искусственным интеллектом, не понимая его, процесс обучения со временем может ослабнуть. Ведь разработка программного обеспечения не сводится лишь к созданию работающего кода. Понимание того, почему возникла проблема, анализ того, почему решение работает, и способность при необходимости развить это решение, тоже являются основными частями инженерии программного обеспечения. Подход "копировать-вставить" может ускорить работу в краткосрочной перспективе, однако в долгосрочной перспективе он способен ограничить техническую глубину разработчика.
Как junior-разработчику выделиться в эпоху ИИ?
Поэтому я считаю, что искусственный интеллект стоит рассматривать не как машину для ответов, а как инструмент обучения. Вместо того чтобы сразу брать готовый фрагмент кода, гораздо ценнее задаваться следующими вопросами:
- Почему это решение работает?
- Какие могут быть альтернативные методы?
- Каковы последствия этого подхода с точки зрения производительности?
- Есть ли моменты, на которые стоит обратить внимание с точки зрения безопасности?
- Как еще я мог бы решить эту проблему?
Разработчики, которые следуют этим вопросам, становятся не только быстрее, но и формируют более прочную техническую базу. Ведь настоящее обучение происходит не при получении ответа, а при понимании логики, стоящей за этим ответом.
Так является ли искусственный интеллект преимуществом или недостатком для junior-разработчиков?
На мой взгляд, ответ на этот вопрос кроется не в самом искусственном интеллекте, а в том, кто его использует. Для разработчика, обладающего достаточной технической базой и осознанно использующего искусственный интеллект, эти инструменты могут стать серьезным преимуществом. Однако для тех, кто полностью перекладывает процесс обучения на искусственный интеллект, те же самые инструменты могут стать препятствием для развития.
Заберёт ли ИИ работу у junior-разработчиков?
В мире без искусственного интеллекта сегодня я, вероятно, участвовал бы в меньшем числе проектов и занимался бы более базовыми задачами. Благодаря поддержке искусственного интеллекта я могу браться за разные направления, получать опыт большего количества проектов и работать быстрее. Однако основная причина, по которой это возможно, заключается в том, что я не передал контроль полностью искусственному интеллекту.
Я не боюсь искусственного интеллекта. Ведь я вижу в нем не конкурента, а коллегу по работе. Искусственный интеллект может быть отличным помощником, но сам по себе он не может стать хорошим разработчиком. Ведь разработка программного обеспечения не сводится к написанию кода: она включает решение проблем, принятие решений, анализ, коммуникация и постоянное обучение.
Возможно, сегодня вопрос, который junior-разработчикам стоит задать самим себе, звучит так:
Не "Что искусственный интеллект может сделать вместо меня?",
а "Как я могу использовать искусственный интеллект, чтобы стать лучшим разработчиком?"
Влияние ИИ на качество кода мы разбираем в статье Knowledge Debt, а его влияние на внимание и обучение разбираем в статье Умственные мышцы тоже атрофируются; в части карьеры вам может быть интересна статья Кто такой Forward Deployed Engineer.
Похожие услуги
